[发明专利]结构面粗糙度系数统计参数Z2

说明书

一种基于采样间距的结构面粗糙度系数与统计参数之间关系模型的构建方法，包括如下步骤：1)选取Barton标准轮廓线的高像素图片，重绘得到轮廓线，保存为图片格式；2)根据1)中得到的结构面轮廓线信息，设置不同的采样间距Δx，计算出对应的粗糙度统计参数Z₂；3)分别对不同采样间距下，结构面粗糙度系数JRC与统计参数Z₂之间的关系进行拟合；4)探索拟合参数a₁、b₁；a₂、b₂与采样间距Δx之间的函数关系，进而可构建不同采样间距下结构面粗糙度系数的函数模型。本发明能够较好的描述采样间距对结构面粗糙度系数估测的影响，从而能够快速、准确地估计不同采样间距下的结构面粗糙度系数JRC。

技术领域

本发明涉及一种结构面粗糙度系数与统计参数Z₂之间关系的统计模型，具体来说，本发明提供了一种考虑采样间距对结构面粗糙度系数与统计参数Z₂之间关系影响的模型的构建方法，适用于根据采样间距与统计参数Z₂来估算结构面粗糙度系数的场合。

背景技术

岩体结构面粗糙度直接影响岩体强度、变形以及渗流特征。JRC (jointroughness coefficient)是用来反映结构面粗糙程度的参数。Barton(1973)通过试验反算给出十条标准JRC剖面线来评价岩体结构面的粗糙度系数JRC，任意结构面的JRC值可以通过与标准剖面线对比估测得到，但是人为误差较大。为了便于结构面粗糙度系数(JRC) 在岩石工程的表面粗糙度评定中的应用，研究者们开发了JRC与统计参数之间关系的相关公式，比较常用的JRC统计参数方法是利用剖面线的一阶导数均方根Z₂计算JRC，如JRC＝32.2+32.47log₁₀Z₂(Tse和 Cruden’s，1979)，其中Δx为采样间距，M为采样间距的总数量，从Z₂的定义来看，Z₂取决于轮廓曲线的采样间距，不同采样间距对JRC值的影响较大。

而在分析Z₂与采样间距Δx的关系中，Yu and Vayssade(1991)提出用三个不同的采样间距0.025，0.05和0.1cm来描述结构面粗糙度系数；Tatone and Grasselli(2013)指出结构面的粗糙度系数随采样间距的减小而增加，表明采样间距对Tse and Cruden所提出的JRC估测方程的影响极大；张建明分析0.05、0.1、0.2、0.4cm四个采样间距下，统计参数与JRC之间的函数关系。但上述的研究中，采样间距的数量有限、大小不连续，且没有给出通用的公式，不具有普遍适用性。因此，如何建立不同采样间距下对应的结构面粗糙度系数与统计参数Z₂之间的模型尤为重要。

发明内容

为了克服已有的结构面粗糙度系数与统计参数之间的关系模型无法综合考虑采样间距对其影响的不足，本发明提供一种不同采样间距下的结构面粗糙度系数与统计参数Z₂之间的关系的模型的构建方法，能够较好的描述采样间距对结构面粗糙度系数估测的影响，从而能够快速、准确地估计不同采样间距下的结构面粗糙度系数JRC。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种结构面粗糙度系数统计参数Z₂与采样间距关系模型的构建方法，所述方法包括如下步骤：

1)选取Barton标准轮廓线的高像素图片，通过AutoCAD的光栅图像参照功能重绘得到轮廓线，保存为图片格式；

2)根据1)中得到的结构面轮廓线信息，设置不同的采样间距Δx，按照如下公式计算出对应的粗糙度统计参数Z₂；